KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 6, Juni 2024, Hal 3147-3154 DOI 10.30865/klik.v4i6.1949 https://djournals.com/klik

## Sistem Pendukung Keputusan Dalam Rekomendasi Kelayakan Nasabah Penerima Kredit Menerapkan Metode Multi Object Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA)
Regyn Aprilia Cahyani, Harma Oktavia Lingga Wijaya * , Lukman Hakim
Fakultas Ilmu Teknik, Pogram Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Insan, Kota Lubuk Linggau, Indonesia Email: 1 apriliacahyaniregyn@gmail.com , 2,* harmaoktafialinggau@univbinainsan.ac.id, 3 lukman_hakim@univbinainsan.ac.id Email Penulis Krespondensi: harmaoktafialinggau@univbinainsan.ac.id
Abstrak− Proses pengajuan kredit (pinjaman dana) oleh nasabah adalah salah satu dari sekian banyak bentuk pelayanan di bank. Untuk  melakukan  persetujuan  dalam  pengajuan  kredit,  pihak  bank  terutama  manager  kredit  harus  melakukan  penilaian  yang kompleks sesuai dengan standar persyaratan yang berlaku di bank tersebut, ini dikarenakan untuk meminimalisir resiko terjadin ya kredit macet karena nasabah tidak dapat melakukan pembayaran cicilan dikemudian hari. Karena kompleksnya pertimbangan dalam penentuan kelayakan nasabah yang mengajukan kredit, keterbatasan karyawan (tenaga kerja) dan juga proses penilaian yang masih dilakukan secara manual sehingga membutuhkan waktu yang lama, maka untuk mengat asi permasalahan tersebut maka diperlukan sebuah  sistem  yang  dapat  memberikan  rekomendasi  keputusan  nasabah  yang  layak  diterima  dalam  pengajuan  kredi t.    Dengan menggunakan salah satu metode yang ada pada sistem pendukung keputusan diharpakan proses pengajuan kredit dapat berjalan lebih cepat. Salah satunya metode dalam SPK adalah Metode Multi Object Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA). Kriteria yang digunakan dalam proses penilaian ini antara lain jaminan, penghasilan, kelengkapan berkas, laporan keuangan dan data wajib bersih dari pinjaman. Berdasarkan hasil perhitungan sesuai kriteria yang telah ditentukan maka didapatkan nil ai tertinggi diperoleh atas nama dengan nilai 0.4591 0,59 dan terendah terendah dipegang Rahma dengan nilai 0.2172.
Kata Kunci: Penerimaan Kredit; Sistem Pendukung Keputusan; MOORA; Web .
Abstract− The process of applying for credit (loan funds) by customers is one of the many forms of service at the bank. To approve a credit application, the bank, especially the credit manager, must carry out a complex assessment in accordance with the sta ndard requirements that apply in the bank, this is because to minimize the risk of bad credit because the customer cannot make installm ent payments in the future. Due to the complexity of  considerations in determining the eligibility of customers  applying for  cred it, limited  employees  (labor)  and  also  the  assessment  process  that  is  still  carried  out  manually  so  that  it  takes  a  long  time,  so   to overcome  these  problems,  a  system  is  needed  that  can  provide  recommendations  for  customer  decisions  that  are  worthy  of acceptance in applying for credit.  By using one of the methods in the decision support system, it is hoped that the credit applica tion process can  run  faster. One of the methods in SPK is the  Multi Object Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA) Method. The criteria used in this  assessment process include collateral, income,  completeness of files,  financial statements  and mandatory net data from loans. Based on the results of the calculation according to the predetermined criteria, the highest s core is obtained on behalf of the name with a value of 0.4591 0.59 and the lowest is held by Rahma with a value of 0.2172.
Keywords : Credit Acceptance; Decision Support Systems; MOORA; Web

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan bank sangat berperan penting bagi masyarakat, banyak bentuk pelayanan yang disediakan pihak bank, salah satu pelayanan bank adalah dalam bentuk tabungan, penyalur kredit bank perkreditan rakyat (BPR) yang dimana BPR  tersebut  juga  sangat  berperan  penting  untuk  membantu  menyelesaikan  permasalahan  keuangan  bagi  setiap masyarakat.  Memberi  pinjaman  kredit  tidak  sembarangan  di  berikan,  karena  pihak  bank  harus  dituntut  melakukan perhitungan yang jeli terhadap nasabah. Kemampuan bank dalam mengambil keputusan yang cepat dan cermat akan menjadi kunci keberhasilan dalam bank penyalur kredit dalam persaingan global diwaktu mendatang.
Adanya  kegiatan  perkreditan  pada  sebuah  bank  tentunya  merupakan  salah  satu  keuntungan  bagi  pihak  bank termasuk  juga  pada  nasabah  yang  akan  diseleksi  berdasarkan  penghasilan,  usia,  pekerjaan,  jaminan,  dan  jumlah tanggungan [1] . Permasalahan yang di hadapi oleh Bank BRI Cabang Lubuklinggau yaitu masih sulitnya pengambilan keputusan yang di lakukan oleh pihak Bank untuk memilih nasabah yang layak mendapatkan kredit.
Berdasarkan penelitian yang dilakukan ada beberapa masalah yang sulit untuk menentukan rekomendasi dalam kelayakan penerima kredit. Setiap nasabah yang berhak mendapatkan dari pihak bank adalah nasabah yang memiliki kriteria  yagng  sudah  ditentukan  oleh  pihak  bank,  dan  setiap  nasabah  akan  diseleksi  berdasarkan  penghasilan,  usia, pekerjaan. Bagi nasabah yang memenuhi syarat atas kriteria yang di tentukan bank dan yang perolehannya yang paling tinggi adalah nasabah yang berhak dan layak untuk mendapatkan pencairan dana oleh pihak bank [2] .
Perkembangan  teknologi  yang  semakin  maju,  masalah-masalah  diatas  dapat  diselesaikan  dengan  sistem terkomputerisasi. Dengan sistem terkomputerisasi, Bank dapat bekerja lebih cepat dalam pelayanan proses pengajuan kredit  oleh  calon  nasabah  serta  dalam  hal  mempertimbangkan  pemberian  kredit  kepada  masyarakat.  Salah  satunya sistem  pendukung  pengambilan  keputusan,  dimana  sistem  dapat  membantu  memberi  keputusan  dengan mempertimbangkan variabel – variabel yang tersedia yaitu: 5C+L (Character, Capacity, Collateral, Capital, Condition dan  Legalitas).  Pertimbangan  tersebut  dapat  diolah  dengan  metode  MOORA  sehingga  sistem  dapat  memberikan keputusan kelayakan penerima KUR dengan objektif [1],[3] .

## Regyn  Aprilia  Cahyani,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Rekomendasi  Kelayakan  Nasabah  Penerima  Kredit
Salah satu faktor penunjang untuk  meningkatkan produktivitas  kinerja  suatu  instansi  dilihat  dari  kualitas sumber daya manusianya. Sebagai pertimbangan  dalam   menentukan karyawan   terbaik   suatu   instansi   memerlukan sumber   daya manusia   yang  berkompetensi  tinggi  serta  dapat   mendukung tingkat kinerja, dengan adanya penilaian kinerja dapat diketahui prestasi yang dicapai setiap karyawan.Suatu  proses  penilaian  yang  sistematis  yang  terarah dan terpadu  dalam  menilai  keseluruhan  unsur-unsur  yang  dimiliki oleh karyawan sebagai pekerja  yang produktif disebut penilaian kinerja.
Pelaksanaan pekerjaan serta perilaku kerja karyawan yang dilakukan untuk memastikan bahwa semua pekerjaan yang  sudah  dilakukan  berjalan  sesuai  dengan  rencana  yang  telah  ditetapkan  sebelumnya,  dan  jika  terjadi penyimpangan  atau  kesalahan,  maka  pekerjaan  yang  dimaksud  dapat  segera  ditindaklanjuti  dan  diperbaiki    sesuai dengan  peraturan  menjadi  penilaian  yang  dilakukan  secara  menyeluruh.  Metode  penilaian  yang  diterapkan  dan bagaimana hasil penilaian dikomunikasikan akan menyebabkan imbas positif maupun negative terhadap moral  kerja karyawan karena penilaian tersebut memiliki arti penting bagi kalangan karyawan dan organisasi [4] . Salah satu metode dalam pemilihan keputusan adalah metode Multi Objective Optimization by Ratio Analysis atau metode MOORA. Metode ini menggunakan perhitungan matematis yang minimum dan sederhanauntukmengopti- malkan  dua  atau  lebih  atribut  yang  bersebrangan  satu  sama  lain  pada  waktu  yang  bersamaan.  Metode  MOORA memiliki  keunggulan  yang telah teramati bahwa metode ini  sangat  sederhana,  stabil  dan kuat.  Bahkan, penggunaan metode ini tidak membutuhkan keahlian matematika khususdan hanya memerlukan perhitungan matematis yang lebih sederhana [5], [6], [7], [8].
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan suatu sistem informasi yang berbasis komputer yang dimana proses  pengumpulan  data  menjadi  sebuah  informasi.  Penerapan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  sangat  perlu diterapkan  dalam  kehidupan  sehari-hari  untuk  menghindari  kesalahan  dalam  pengambilan  keputusan.  Didalam penerapan SPK tersebut menggunakan banyak metode-metode perangkingan agar hasil akhir yang akan di  dapatkan menjadi lebih efektif, seperti Salah satu metode perangkingan yaitu metode Topsis [9] , [10] .
Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  Multi-Objective  Optimization  on  the  Basis  of  Ratio  Analysis (MOORA). Metode MOORA, yang pertama kali diperkenalkan oleh Brauers adalah teknik optimasi multiobjektif yang dapat dilakukan berhasil diterapkan untuk memecahkan berbagai jenis masalah pengambilan keputusan yang kompleks di lingkungan manufaktur [11] .
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Samuel  Manurung  mengungkapkan  bahwa  metode  yang  cocok  untuk mendapatkan  hasil  yang  baik  dalam sebuah  seleksi karena dapat mengolah data secara cepat dan tepat sesuai dengan yang diharapkan itu adalah metode MOORA.Metode MOORA  dipilih karena dapat menentukan tujuan  dari  kriteria yang bertentangan dan memiliki tingkat selektifitas yang baik. Sehingga  kriteria bisa bernilai tidak menguntungkan (cost)  atau  menguntungkan  (benefit).  Beberapa bidang seperti bidang  ekonomi, desain   jalan, bangunan, kontraktor, pendidikan, dan bidang manajemen telah menggunakan metode MOORA dalam pengaplikasiannya. Pendekatan  yang dilakukan guna mengoptimalkan dua atau lebih yang saling bertentangan pada beberapa kendala dan metode   MOORA didefinisikan sebagai suatu proses secara bersamaan [12], [13] .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  teknik  analisis  data  secara  kuantitatif  digunakan  untuk  pengumpulan  data,  yaitu  dengan menggunakan kuesioner yang mengambil  sampel  dari  populasi  sebagai  subyek penelitian.  Analisis kebutuhan input yaitu pemohon kredit yang sudah memenuhi kelengkapan berkas kemudian dimasukan kedalam sistem untuk diproses pengambilan keputusan berdasarkan kriteria-kriteria yang ditetapkan oleh Bank. Kriteria-kriteria yang telah  ditetapkan adalah status kepemilikan rumah, penghasilan  utama, kemampuan angsuran perbulan, jaminan  kredit, status usaha, kondisi usaha, penghasilan tambahan dan kepribadian. Sistem Pendukung keputusan adalah salah satu bidang keilmuan pemilihan  alternatif  terbaik  secara  objektif  yaitu  dengan  berdasarkan  kriteria-kriteria  tertentu. Multi  Objective Optimization  on  The  Basis  of  Ratio  Analysis (MOORA)  merupakan  salah  satu  metode  dalam  sistem  pendukung keputusan.
MOORA  adalah  suatu  teknik  optimasi  multi  objective  yang  dapat  berhasil  diterapkan  untuk  memecahkan berbagai  jenis  masalah  pengambilan  keputusan  yang  kompleks  dalam  pembuatan  keputusan.  Metode  ini  dirancang untuk  situasi  dimana  ada  beberapa  kriteria  yang  harus  dipertimbangkan  dalam  pengambilan  keputusan)serta memberikan  pembobotan  kriteria  sesuai  dengan  kondisi  atau  preferensi  pengguna,  dan  kemudian  melakukan pengolahan pada data [13], [14] .

## 2.1 Tahapan Penelitian
Kerangka tahapan-tahapan penelitian terdiri dari lima tahapan. Adapun tahapan tersebut sebagai berikut:
a.  Analisa Masalah
Dalam menganalisa masalah, penulis menjelaskan masalah yang terjadi dalam proses pengambilam keputusan.
b.  Pengumpulan Data
Regyn  Aprilia  Cahyani,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Rekomendasi  Kelayakan  Nasabah  Penerima  Kredit Menerapkan Metode Multi Object Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA)
Dilakukan pengumpulan data yang akan digunakan dalam pembuatan artikel penelitian dengan melakukan observasi yang digunakan agar lebih memahami bagaimana proses penentuan nasabah penerima kredit.
c.  Studi Literatur
Penulis mencari referensi-referensi yang relevan dengan kasus permasalahan yang ditemukan
d.  Penerapan Metode.
Pada tahapan ini, penulis menerapkan metode MOORA dalam melakukan perhitungan yang dimana kedua metode tersebut berfungsi agar proses pengambilan keputusan lebih efektif.
e.  Laporan Penelitian.
Penulis mengamati keseluruhan hasil penelitian, jika  seluruhnya sudah sesuai maka selanjutnya membuat kesimpulan dari penelitian tersebut [11], [15] .
Gambar tahapan tersebut dapat dilihat pada gambar 1dibawah ini :

## Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
SPK adalah sistem pendukung keputusan dalammenentukan sebuah solusi yang terdapat pada suatu masalah. Sistem pendukung  keputusan  dirancang  dengan  tujuan  untuk  menghasilkan  berbagai  alternatif  yang  dimana  cara penyelesaiannya sesuai dengan cara kerja komputer. Pertama kalinya SPK dikenalkan oleh Michael Scott Morton di tahun 1970 dengan nama istilahnya Management Decision System [16] .
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  sistem  yang  berbasis  komputer  yang  dapat  memecahkan  atau menyelesaikan suatu masalah pada oranisasi atau perusahaan sistem ini berfungsi untuk membantu seseorang dalam mengambil keputusan dengan hasil akhir yang akurat dan tepat pada sasaran. Sistem pendukung keputusan memiliki sebuah  nilai  lebih  dalam  membantu  pengambilan  keputusan  yaitu  dengan  memanfaatkan  data  dan  model  untuk menyelesaikan  masalah  yang  tidak  terstuktur [17] .  Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  merupakan  sistem  yang sanggup  memberikan  keahlian  pemecahan  permasalahan  ataupun  keahlian  mengkomunikasikan  buat  permasalahan dengan keadaan semi terstruktur serta tidak terstruktur. Sistem ini digunakan untuk menolong pengambilan keputusan dalam  suasana  semi  terstruktur  serta  suasana yang  tidak  terstruktur, di  mana tidak  seorangpun ketahui  secara tentu bagaimana keputusan sepatutnya terbuat [18] .
Selesai Analisis masalah Pengumpulan Data Studi Literatur Mulai Penerapan Metode Laporan Penelitian Penerapan Metode Moora Mempersiapkan matriks keputusan Menormalisasi matriks keputusan
Menghitung nilai pereverensi akhir
Regyn  Aprilia  Cahyani,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Rekomendasi  Kelayakan  Nasabah  Penerima  Kredit

## Menerapkan Metode Multi Object Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA)
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) adalah sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah dengan kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi semi terstruktur  dan  situasi  yang  tidak  terstruktur,  dimana  tak  seorang  pun  tahu  secara  pasti  bagaimana  keputusan seharusnya  dibuat.  SPK  dapat  memberikan  dukungan  dalam  membuat  keputusan  terutama  dalam  situasi  semi terstruktur dan tidak terstruktur yang membawa kepada keputusan bersama dan informasi yang objektif. Tujuan dari pembuatan sistem pendukung  keputusan  menurut  Turban :
a. Membantu  dalam  membuat  keputusan  untuk  memecahkan  masalah  yang  sepenuhnya  terstruktur  dan  tidak terstruktur.
b. Mendukung penilaian dan bukan  menggantikannya.  Komputer  dapat  diterapkan dalam  menyelesaikan  masalah yang terstruktur,  sedangkan  untuk masalah yang tidak terstruktur dan semi terstruktur,  perlu  adanya   kerjasama antara pakar, programmer,dan komputer.
c. Tujuan  utama  sistem  pendukung  keputusan  bukanlah  proses  pengambilan  keputusan  seefisien  mungkin,    tetapi seefektif mungkin [19] .

## 2.3 Metode Multi-Objective Optimization on the Basic of Ratio Analysis (MOORA)
MOORA merupakan suatu metode yang dapat digunakan untuk mendukung proses pengambilan keputusan pada suatu sistem  pendukung  keputusan.  Metode  moora  di  sebarkan  dan  dikembangkan  pertama  kalinya  oleh  browers  yang menerapkan  dalam  tahap  proses  pengambilan  keputusan  dengan  multi-kreteria.  Dalam  metode  MOORA  terdapat sistem dengan multi-objektif, yang mempunyai dua atau lebih atribut yang saling bertentangan.Kelebihan dari metode Moora  ini  adalah  sangat  sederhana,  stabil  dan  kuat,  bahkan  metode  ini  tidak  memerlukan  ahli  matematika  untuk menggunakannya dan membutuhkan perhitungan matematika yang sederhana [20] . Secara umum, prosedur MOORA meliputi langkah-langkah sebagai berikut:
a.   Penentuan nilai matrik,
Menentukan tujuan untuk mengindentifikasi atribut evaluasi yang bersangkutan. b.  Membuat matrik keputusan, pada tahapan ini dibuat matrik keputusan berdasarkan kriteria yang sudah ditetapkan.
X= [ 𝑥 11 𝑥 12 𝑥 1𝑛 𝑥 21 𝑥 22 𝑥 2𝑛 𝑥 31 𝑥 32 𝑥 3𝑛 ] (1)
c.  Proses selanjutnya adalah melakukan Normalisasi pada  matriks tersebut
𝑋 ∗ ij = Xij / √[∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (2)
d.   Pengoptimalan atribut
Untuk  optimasi  multiobjektif,  ukuran  yang  dinormalisasi  dalam  kasus  maksimasi  (untuk  atribut  yang menguntungkan) dan dikurangi dalam kasus minimasi (untuk atribut yang tidak menguntungkan).
𝑌 𝑖 = ∑ − 𝑔 𝑗=1 ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑛 𝑗=𝑔+1 (3)
Dimana g adalah jumlah atribut yang akan dilakukan, (n-g) adalah jumlah atribut yagn akan diminimalkan, dan yi  adalah  nilai  penilaian  yang  telah  dinormalisasikan  dari  alternatif  1  terhadap  semua  atribut.  Saat  atribut  bobo dipertimbangkan, persamaan 3 menjadi sebagai berikut:
𝑌𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑔 𝑗=1 𝑋 𝐼𝑗 ∗ − ∑ 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑊 𝑖𝑗 ∗ (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam proses pemberian kredit  kepada nasabah,sistem yang digunakan oleh BPR ada beberapa tahap dan dilakukan berdasarkan  sistem  matika  yang  sudah  dibuat  proses  awal,diawali  apabila  seorang  nasabah  akan  melakukan permohonan kredit. Administrasi kredit akan melakukan tahapan pertama, yaitu tahap analisis dan aplikasi usaha dan reputasi pada nasabah lalu memberikannya kepada pemasaran agart aplikasi kredit nasabah tersebut diperiksa.
Apabilah proses verifikasi nasabah yang dilakuakan oleh administrasi kredit dan pemasaran memenuhi syarat dan  ketentuan  kredit,maka  admintrasi  kredit  harus  membuat  komite  kredit  agar  dapat  diisi  dan  di  setujui  oleh pemasaran, direktur dan dewan komisaris pemasaran terlebih dahulu harus memeriksadan mengevaluasi persetujuan kredit  atau  komite  kredit  yang  telah  dibuat  oleh  admintrasi  kredit  agar  tidak  terjadi  kesalahan.  Tahap  ini,  akan dijelaskan bagaimana cara perhitungan untuk menentukan kelayakan pemberian pinjaman dengan metode MOORA. Tabel 1 merupakan kriteria yang menjadi penilaian dalam menentukan kelayakan pemberian pinjaman kepada calon nasabah yaitu K1 (penghasilan), K2 (usia), K3 (pekerjaan), K4 (jaminan), K5 (jumlah tanggungan). Pembobotan pada setiap    merupakan  penilaian    pada    tahap    awal    yang    digunakan    sebagai    bahan    pertimbangan    antara    tingkat kepentingan dari masing-masing kriteria.
Regyn  Aprilia  Cahyani,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Rekomendasi  Kelayakan  Nasabah  Penerima  Kredit Menerapkan Metode Multi Object Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA)

## 3.1 Penentuan Alternatif Dan Kriteria
Berikut ini merupakan tabel 1 yang berisikan data alternatif penentuan kelayakan nasabah penerima kredit, dimana tabel ini menyajikan nama-nama nasabah yang mengajukan kredit:
Tabel 1. Data Alternatif Alternatif Keterangan A1 Syarifuddin A2 Mujiono A3 Siti Muamanah A4 Ardiansyah A5 Rahma Yati
Dalam  penentuan  kelayakan  nasabah penerima  kredit harus mempunyai  kriteria.  Kriteria tersebut  terdiri  dari lima poin yaitu Penghasilan, Usia, Pekerjaan, Jaminan, Jumlah Tanggungan. Berikut data kriteria pada tabel 2:
Tabel 2. Kriteria Kriteria Keterangan Jenis K1 Penghasilan Benefit K2 Usia Benefit K3 Pekerjaan Benefit K4 Jaminan Benefit K5 Jumlah Tanggungan cost
Berikutnya  untuk  melakukan  perhitungan  langkah-langkah  dalam  penyelesaian  metode  yang  terdapat  pada sistem  pendukung  keputusan  maka  diperlukan  nilai  bobot  untuk  setiap  kriteria.  Berikut  dapat  dilihat  pada  tabel  3 dibawah ini:
Tabel 3. Niliai Bobot Kriteria Kriteria Bobot Keterangan Jenis K1 0.30 Penghasilan Benefit K2 0.25 Usia Benefit K3 0.20 Pekerjaan Benefit K4 0.15 Jaminan Benefit K5 0.10 Jumlah Tanggungan cost
Tabel  4,  5  merupakan  tabel  dari  jenis  pekerjaan  nasabah  yang  melakukan  pinjaman  serat  jaminan  yang diberikan. Tabel tersebut dapat dilihat pada tabel 4 dan 5 dibawah ini:
Tabel 4. Kriteria Pekerjaan Pekerjaan Nilai Bobot Pegawai Negeri Sangat Baik 5 Pegawai Swasta Baik 4 Wiraswasta Cukup 3 Karyawan Kurang 2 Tidak Bekerja Buruk 1 Tabel 5. Kriteria Jaminan Jaminan Nilai Bobot Sartifikat Rumah, Kendaraan Dan Tanah Sangat Baik 5 Sartifikat Rumah Dan Tanah Baik 4 Kendaraan Roda 4 Cukup 3 Kendaraan Roda 2 Kurang 2 Tidak Ada Jaminan Buruk 1
Tabel  6  dibawah  ini   merupakan  tabel  data  alternatifa  dan  kriteria  calon  nasabah  penerima  kredit dimana  data tersebut diberikan data tersebut berisikan Penghasilan, Usia, Pekerjaan, Jaminan, serta Jumlah Tanggungan.
Tabel 6. Data Alternatif Dan Kriteria Calon Nasabah Penerima Kredit Alternatif Keterangan C1 C2 C3 C4 C5 A1 Syarifuddin 2.500.000 25 Baik Cukup 2 A2 Mujiono 3.800.000 30 Sangat Baik Cukup 2 A3 Siti Muamanah 2.500.000 35 Baik Baik 3
Regyn  Aprilia  Cahyani,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Rekomendasi  Kelayakan  Nasabah  Penerima  Kredit Menerapkan Metode Multi Object Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA)
A4 Ardiansyah 1.500.000 40 Cukup Kurang 3 A5 Rahma Yati 500.000 41 Kurang Kurang 2
Tabel 7 dibawah ini  merupakan tabel rating kecocokan dari data-data yang sudah di tetapkan.
Tabel 7. Rating Kecocokan Alternatif Keterangan C1 C2 C3 C4 C5 A1 Syarifuddin 2.500.000 25 4 3 2 A2 Mujiono 3.800.000 30 5 3 2 A3 Siti Muamanah 2.500.000 35 4 4 3 A4 Ardiansyah 1.500.000 40 3 2 3 A5 Rahma Yati 500.000 41 2 2 2

## 3.2 Penerapan Metode MOORA
Setelah mengetahui nilai alternatif pada kriteria, berikutnya melakukan langkah-langkah sebagai berikut:
a. Lagkah 1: Mempersiapkan Matriks Keputusan X
𝑿 𝒊𝒋= [
2.500.000 25 4 3 2 3.800.000 30 5 3 3 2.500.000 35 4 4 4
1.500.000 40 3 4 3
500.000 41 2 2 2]
b. Langkah 2: Melakukan Normalisasi Matrik
C 1  = √2.500.000 2 + 3.800.000 2 + 2.500.000 2 + 1.500.000 2 +   500.000 2 = 5425863.987
A11 = 2.500.000 / 5425863.987 = 0.4608
A21 = 3.800.000 / 5425863.987 =0.7003 A31 = 2.500.000 / 5425863.987 = 0.4608 A41 = 1.500.000 / 5425863.987 = 0.2765 A51 = 500.000 / 5425863.987 = 0.0922
C2 = √25 2 + 30 2 + 35 2 + 40 2 + 41 2 = 77.65951326
A12 = 25 / 77.65951326 = 0.3219
A22 = 30 / 77.65951326 = 0.3863
A32 = 35 / 77.65951326 = 0.4507
A42 = 40 / 77.65951326 = 0.5151
A52 = 41 / 77.65951326 = 0.5279
C3 = √4 2 + 5 2 + 4 2 + 3 2 + 2 2 = 8.366600265
A13 = 4 / 8.366600265 = 0.4781
A23 = 5 / 8.366600265 = 0.5976
A33 = 4 / 8.366600265 = 0.4781
A43 = 3 / 8.366600265 = 0.3586
A54 = 2 / 8.366600265 = 0.2390
C4 = √3 2 + 3 2 + 4 2 + 2 2 + 2 2 = 6.480740698
A14 = 3 / 6.480740698 = 0.4629
A24 = 3 / 6.480740698 = 0.4629
A34 = 4 / 6.480740698 = 0.6172
A44 = 2 / 6.480740698 = 0.3086
A54 = 2 / 6.480740698 = 0.3086
Regyn  Aprilia  Cahyani,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Rekomendasi  Kelayakan  Nasabah  Penerima  Kredit Menerapkan Metode Multi Object Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA)
C5 = √2 2 + 2 2 + 3 2 + 3 2 + 2 2 = 5.477225575
A15 = 2 / 5.477225575 = 0.3651
A25 = 2 / 5.477225575 = 0.3651
A35 = 3 / 5.477225575 = 0.5477
A45 = 3 / 5.477225575 = 0.5477
A55 = 2 / 5.477225575 = 0.3651 Berdasarkan perhitungan yang di atas, maka terbentuklah matriks keputusan, sebagai berikut:
𝑿 𝒊𝒋=
[ 0.4608 0.3219 40.4781 0.4629 0.3651 0.7003 0.3863 0.4629 0.4629 0.3651 0.4608 0.4507 0.4781 0.6172 0.5477 0.2765 0.5151 0.3586 0.3086 0.5477 0.0922 0.5279 0.2390 0.3086 0.3651]
c. Langkah 3: Penentuan Nilai Akhir/Preferensi 𝑿 𝒊𝒋=
[
0.4608(0.30) 0.3219(0.25) 0.4781(0.20) 0.4629(0.15) 0.3651(0.10) 0.7003(0.30) 0.3863(0.25) 0.4629(0.20) 0.4629(0.15) 0.3651(0.10) 0.4608(0.30) 0.4507(0.25) 0.4781(0.20) 0.6172(0.15) 0.5477(0.10) 0.2765(0.30) 0.5151(0.25) 0.3586(0.20) 0.3086(0.15) 0.5477(0.10) 0.0922(0.30) 0.5279(0.25) 0.2390(0.20) 0.3086(0.15) 0.3651(0.10)]
Hasil perkalian dengan bobot kriteria, yaitu:
𝑿 𝒊𝒋= [ 0.1382 0.0805   0.0956  0.0694 0.0365 0.2101 0.0966 0.1195 0.0694 0.0365 0.1382 0.1127 0.0956 0.0926 0.0548 0.0829 0.1288 0.3586 0.0463 0.0548 0.0276 0.1320 0.0478 0,0463 0.0365]
Selanjutnya  menghitung  nilai  preferensi.  Nilai  preferensi  ini  merupakan  perhitungan  hasil  penjumlahan  nilai matriks sebelumnya. Dan nila tersebut dapat dilihat pada tabel 8 di bawah ini:
Tabel 8. Daftar Nilai Y i Alternatif Nilai Benefit(C 1 +C 2 + C 3 +C 4 +C 5 ) Total Nilai Benefit – cost (C 5 ) Yi A1 0.1382 + 0.0805 + 0.0956 + 0.0694 = 0.0365 0.3838-0.0365 0.3472 A2 0.2101 + 0.0966 + 0.1195 + 0.0694 = 0.0365 0.4956-0.0365 0.4592 A3 0.1382 + 0.112 7+ 0.0956 + 0.0926 = 0.0548 0.3297-0.0548 0.3843 A4 0.0829 + 0.1288 + 0.0717 + 0.0463 = 0.0548 0.3297-0.0548 0.2749 A5 0.0276 + 0.1320 + 0.0478 + 0,0463 = 0.0365 0.2537-0.0365 0.2172
Hasil dari perhitungan, Yi dapat di peroleh dari nasabah yang terbaik untuk di rekomendasikan penerima kredit, dapat di lihat di tabel 9:
Tabel 9. Hasil Rangking Alternatif Keterangan Hasil Rangking A 2 Mujiono 0.4591 1 A 3 Siti Muamanah 0.3843 2 A 1 Syarifuddin 0.3472 3 A 4 Ardiansyah 0.2749 4 A 5 Rahma yati 0.2172 5

## 4. KESIMPULAN
Hasil   penelitian  yang  telah dilakukan  dapat   ditarik   kesimpulan,  hasil pengolahan  data  kelayakan  pemberian pinjaman  dengan  menggunakan  MOORA  dapat  di implementasikan  dalam  sebuah  sistem  pendukung  keputusan untuk  melakukan  penilaian kelayakan  pemberian  pinjaman  sehingga  dapat  membantu pihak  yang  berwenang dalam  mengambil  keputusan  yang  sesuai  dengan  kriteria  yang  ada.  Setelah  di  lakukan  proses  perhitungan  dengan menerepakan metode MOORA  maka diperolehlah hasil akhir yaitu berupa perangkingan berdasarkan nilia tertinggi. Niali tersebut di peroleh dari hasil formulasi matrix yang di lakukan secara bertahap dan menyeluruh. Nilia tertinggi otomatis  menjaid  rangking  1  dan  berhak  diberikan  kredit.  Nilai  tertinggi  di  peroleh  nilai  sebesar  0.4591  dan

## Regyn  Aprilia  Cahyani,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Rekomendasi  Kelayakan  Nasabah  Penerima  Kredit Menerapkan Metode Multi Object Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA)
mmeperoleh rangkin 1 atas nama Pak Mujiono. sesuai dengan ketentuan dan kriteria yang ada pada penelitian ini. Hasil perangkingan  juga  menunjukan  bahwa  semakin  tinggi  hasil  rangking  yang  dihasilkan,  maka  semakin  besar  pula kemungkinan untuk diterima permohonan pinjaman yang diajukan oleh pihak Bank.

## REFERENCES
[1] K. Kusmanto, M. B. K. Nasution, S. Suryadi, and A. Karim, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Rekomendasi Kelayakan nasabah  Penerima Kredit  Menerapkan  Metode  MOORA  dan  MOOSRA,”  Building of  Informatics, Technology  and  Science (BITS), vol. 4, no. 3, pp. 1284–1292, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2610.
[2] A. Wahyuni, Y. T. Widayati, S. Suwarno, and E. R. Sulistyawati, Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Kelayakan Nasabah Kredit Usaha Rakyat (Kur) Menggunakan Metode Moora, vol. 5, no. 2. 2020.
[3] E.  S.  Ningsih,  H.  Syafwan,  and  M.  Ihsan,  “MOORA: Metode  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Menentukan  Kelayakan Peminjaman  Modal  Dana  Bergulir,”  Edumatic:  Jurnal  Pendidikan  Informatika,  vol.  7,  no.  1,  pp.  49–58,  2023,  doi: 10.29408/edumatic.v7i1.12405.
[4] A.  Kaban,  A.  Hadi  Nasyuha,  and  M.  Syaifuddin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Penentuan  Kelayakan  Pemberian Pinjaman  Pada  Nasabah  PNM  Mekaar  Cabang  Delitua  Dengan  Menggunakan  Metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product Assesment (WASPAS),” J. Cyber Tech, vol. 2. No.5, no. x, 2022.
[5] T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[6] N.  K.  Daulay,  B.  Intan,  and  M.  Irvai,  “Comparison  of  the  WASPAS  and  MOORA  Methods  in  Providing  Single  Tuition Scholarships,”  The  IJICS  (International  Journal of  Informatics  and  Computer  Science),  vol.  5,  no.  1, pp.  84–94, 2021,  doi: 10.30865/ijics.v5i1.2969.
[7] A. T. Hidayat, N. K. Daulay, and Mesran, “Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA) dalam Pemilihan Wiraniaga Terbaik,” Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), vol. 1, no. 4, pp. 367– 372, 2020.
[8] S. T. Rajagukguk, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Stand Bazar Terbaik Menggunakan Metode Moora,” Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), vol. 2, no. 2, pp. 73–82, 2021.
[9] A. A. Tri susilo, L. Sunardi, and H. O. LW, “Penerapan Metode Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (Moora) Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Bagi Umkm Di Kota Lubuklinggau ( Studi Kasus : Bank Bri Cabang Lubuklinggau ),” Jurnal Digital Teknologi Informasi, vol. 5, no. 1, p. 1, 2022, doi: 10.32502/digital.v5i1.4200.
[10]  A. Iskandar, “Penerapan Metode TOPSIS Dalam Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Penerima Pinjaman Kredit,” Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), vol. 4, no. 2, pp. 388–396, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i2.2879.
[11]  A. T. Hidayat, N. K. Daulay, and Mesran, “Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA) dalam Pemilihan Wiraniaga Terbaik,” Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), vol. 1, no. 4, pp. 367– 372, 2020.
[12]  V. Apriana, W. Erawati, and S. Fauziah, “Menentukan Kelayakan Pemberian Pinjaman Menggunakan Metode MOORA (Multi- Objective Optimization on The Basis Of Ratio Analysis),” Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer, vol. 10, no. 1, pp. 77– 86, 2024, doi: 10.37012/jtik.v10i1.2085.
[13]  F.  A.  Togatorop,  K.  Kunci,  and  M.  Moora,  “Penerapan  Metode  MOORA  dalam  Penentuan  Karyawan  Terbaik,”  Journal  of Computer System and Informatics (JoSYC), vol. 3, no. 2, pp. 83–88, 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i2.1282.
[14]  S. Suwandana et al., “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Supplier Barang Dengan Menggunakan Metode Moora Di Cv. Cxy Computer Berbasis Web,” Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen, 202AD.
[15]  Normah,  B.  Rifai,  S.  Vambudi,  and  R.  Maulana,  “Analisa  Sentimen  Perkembangan  Vtuber  Dengan  Metode  Support  Vector Machine Berbasis SMOTE,” Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI, vol. 8, no. 2, pp. 174–180, 2022, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[16]  I. L. Darojat and W. Hadikurniawati, “Implementasi Metode Ahp Pada Sistem Pendukung Keputusan Penyeleksian Nasabah Pinjaman Kredit,” Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi, vol. 4, no. 1, p. 19, 2021, doi: 10.36595/misi.v4i1.239.
[17]  Hylenarti  Hertyana,  “SELEKSI  PENERIMAAN  KARYAWAN  BARU  MENGGUNAKAN  METODE  TOPSIS  Hylenarti Hertyana  Sistem  Informasi  Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika  dan  Komputer  Nusa  Mandiri  (STMIK Nusa  Mandiri),” Jurnal Ilmu Pengetahuan Dan Teknologi Komputer, vol. 4, no. 2, pp. 143–148, 2019.
[18]  C.  Kusuma,  R.  Hardianto,  and  F.  A.  Syam,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Kampus  Terbaik Menggunakan Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (Moora) Design and Build a Best Campus Decision Support System Using Multi-Objective Optimization on the Basis of Ra,” Journal of Information Technology and Computer Science (INTECOMS), vol. 3, no. 2, pp. 252–259, 2020.
[19]  A. T. Purba and V. M. M. Siregar, “Sistem Penyeleksi Mahasiswa Baru Berbasis Web Menggunakan Metode Weighted Product,” Jurnal Teknik Informasi dan Komputer (Tekinkom), vol. 3, no. 1, p. 1, 2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.117.
[20]  M. B. Hutahaean, R. T. Aldisa, S. Siregar, and A. M. Sikana, “Penerapan Metode MOORA dan MOOSRA dalam Penentuan Kelayakan Nasabah Penerima Kredit,” vol. 4, no. 3, pp. 1684–1691, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i3.1434.